Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Введение
OpenVINO™ Training Extensions MMAction2 — это инструмент с открытым исходным кодом для понимания действий на основе PyTorch, который является частью OpenVINO™ Training Extensions (https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions).
Проект основан на MMAction2 от open-mmlab (https://github.com/open-mmlab/mmaction2).
В основной ветке работает с PyTorch 1.3+.
Основные функции
Модульный дизайн Мы разделяем структуру понимания действий на разные компоненты, и можно легко создать индивидуальную структуру понимания действий, комбинируя различные модули.
Поддержка различных наборов данных Инструмент напрямую поддерживает несколько наборов данных: UCF101, Kinetics-400, Something-Something V1&V2, Moments in Time, Multi-Moments in Time, THUMOS14 и др.
Поддержка нескольких структур понимания действий MMAction2 реализует популярные структуры для понимания действий:
Этот проект выпущен под лицензией Apache 2.0 (LICENSE).
Версия v0.6.0 была выпущена 9 февраля 2020 года. Пожалуйста, обратитесь к changelog.md для получения подробной информации и истории выпусков.
| Модель | Ввод | IO-бэкэнд | Размер пакета x количество GPU | MMAction2 (с/итерация) | MMAction (с/итерация) | Модуль временного сдвига (с/итерация) | PySlowFast (с/итерация) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TSN (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/tsn/tsn_r50_1x1x3_100e_kinetics400_rgb.py) | 256p rawframes | Memcached | 32x8 | 0,32 | 0,38 | 0,42 | x |
| TSN (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/tsn/tsn_r50_video_1x1x3_100e_kinetics400_rgb.py) | 256p dense-encoded video | Диск | 32x8 | 0,61 | x | x | TODO |
| I3D heavy (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/i3d/i3d_r50_video_heavy_8x8x1_100e_kinetics400_rgb.py) | 256p videos | Диск | 8x8 | 0,34 | x | x | 0,44 |
| 0.43 (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/mmaction2/i3d_256p_rawframes_memcahed_8x8.zip) | 0.56 (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/mmaction/i3d_256p_rawframes_memcached_8x8.zip). |
TSM: 256p rawframes | Memcached | 8x8 | 0,31 (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/mmaction2/tsm_256p_rawframes_memcahed_8x8.zip).
Slowonly: 256p videos | Disk | 8x8 | 0,32 (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/mmaction2/slowonly_256p_videos_disk_8x8.zip).
Slowfast: 256p videos | Disk | 8x8 | 0,69 (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/mmaction2/slowfast_256p_videos_disk_8x8.zip).
R(2+1)D: 256p videos | Disk | 8x8 | 0,45 (https://openmmlab.oss-accelerate.aliyuncs.com/mmaction/benchmark/recognition/mmaction2/r2plus1d_256p_videos_disk_8x8.zip).
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )